【摘 要】
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为提高神经网络预测精度,利用模拟退火算法对基于k-均值聚类的RBF（radical basis function）神经网络进行了结构优化.首先,以NUMISHEET 02翼子板冲压成形为研究对象,以6条等效拉
【机 构】
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西南交通大学机械工程学院先进设计与制造技术研究所
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为提高神经网络预测精度,利用模拟退火算法对基于k-均值聚类的RBF（radical basis function）神经网络进行了结构优化.首先,以NUMISHEET 02翼子板冲压成形为研究对象,以6条等效拉延筋力作为输入变量,基于Spearman相关分析和拉丁超立方抽样抽取相关性系数较小的数据作为SA-RBF（simulated annealing-RBF）神经网络的训练样本;其次,将训练样本进行Dynaform数值仿真,以起皱缺陷和拉裂缺陷建立的成形质量评价函数为目标函数,通过SA-RBF神经网络建立
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